Modèle et effort dans Claude Code : Anthropic explique deux réglages souvent confondus

Deux paramètres de Claude Code semblent jouer le même rôle, améliorer la réponse : le choix du modèle et le niveau d'effort. Anthropic publie un billet pour dissiper la confusion. Le premier réglage fixe les poids du modèle, donc sa capacité et sa base de connaissances, arrêtées à l'entraînement et en lecture seule au moment de l'inférence : le contexte fourni oriente la prédiction sans jamais modifier ces poids. Le second, l'effort, ne se résume pas au temps de réflexion : il gouverne la quantité de travail engagée sur une requête, soit le nombre de fichiers lus, de vérifications menées et d'étapes franchies avant que le modèle revienne vers l'utilisateur.

À effort élevé, l'agent lit davantage, teste, recoupe et pousse plus loin une tâche multi-étapes avant de rendre la main ; à effort bas, il préfère redemander du contexte plutôt que dépenser des tokens à trancher seul. Anthropic précise que l'effort n'est pas plafonné par ce curseur, seul maxtokens tronque une réponse en cours, et que ses équipes surveillent l'overthinking à l'entraînement, un excès de zèle qui dégrade l'efficacité sur les tâches simples.

La recommandation tient en une heuristique. Rester sur l'effort par défaut de chaque modèle, ajusté comme préférence générale selon le type de travail plutôt qu'au cas par cas. Face à une erreur, l'auteure invite à d'abord vérifier le contexte fourni, puis à se poser une question : le modèle n'en savait-il pas assez, ou n'a-t-il pas assez essayé ? Si le contexte était complet et le modèle a manifestement tenté sa chance sans y parvenir, monter en capacité de modèle ; s'il a bâclé en sautant un fichier ou en abandonnant un refactor à mi-chemin, monter le niveau d'effort.